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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Title: Mapeamento de ambientes da planície costeira de Soure (Ilha de Marajó) a partir de imagens Ikonos: uma abordagem de classificação orientada a objeto
metadata.dc.creator: SANTOS, Diogo Corrêa
metadata.dc.contributor.advisor1: SOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins e
Issue Date: 2010
Citation: SANTOS, Diogo Corrêa. Mapeamento de ambientes da planície costeira de Soure (Ilha de Marajó) a partir de imagens Ikonos: uma abordagem de classificação orientada a objeto. 2010. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Geologia) – Faculdade de Geologia, Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2010. Disponível em: . Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: Uma imagem Ikonos II adquirida na planície costeira de Soure (Marajó) revelou inúmeras feições costeiras sobre o planalto e a planície costeiras. O objetivo principal deste estudo é avaliar o mapeamento das feições costeiras a partir de técnicas de segmentação e classificação. Neste trabalho, é apresentado um método semi-automático, orientado ao objeto para classificação de imagens Ikonos multiespectrais, que enfatiza as informações de contexto. A área de estudo é compartimentada em duas unidades geomorfológicas: i) planaltos costeiros, com as subunidades estradas de areia, áreas construídas, área desmatada com gramíneas e vegetação urbana; e ii) a planície costeira, com subunidades campo natural, cordão arenoso antigo, praia, manguezal, terraço de manguezal, área inundada e água. A validação da classificação de imagens Ikonos mostra que o método proposto pode delinear feições costeiras com acurácia de produtor e usuário acima de 90%. A precisão na classificação geral dos recursos costeiros apresenta índice Kappa de 94% e acurácia global de 95%. A análise mostra um aumento de precisão de classificação devido integrar atributos espectral e espacial dos objetos (feições costeiras) a serem classificados.
Abstract: An Ikonos II image carried out at the Soure Coastal Plain (Marajó Island) revealed numerous coastal features over coastal plateaus and coastal plain. The principal goal of this study is to assess the coastal features mapping from segmentation and classification techniques. In this paper we present a semi-automated, object-based method for Ikonos multiespectral image classification, which emphasizes context information. The study site is compartmentalized in two geomorphologic units: i) coastal plateaus, with subunits sand roads, built áreas, deforested área with grasses and urban vegetation ; and ii) coastal plain, with subunits freshmarshesm old Sandy ridge, beach, mangrove, mangrove scarp, flooded área, water. The validation of Ikonos image classification shows that the proposed method can delineate coastal features with more than 90% producer’s and user’s accuracy. The Kappa index is 94% and the global classification accuracy is 95%. The analysis shows an increase is classification accuracy due to integrate espectral and spatial attributes of the objects (coastal features) to be classified.
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOLOGIA
Keywords: Sensoriamento remoto
Resolução espacial
Planície costeira
Ikonos II
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1- CD ROOM
Appears in Collections:Faculdade de Geologia - FAGEO/IG

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